« À quoi sert de connaître son Télémaque… ». Télémaque et l’apprentissage du français aux États-Unis au XVIIIe siècle
Bibliographic record
Abstract
Le Télémaque est le livre français le plus connu et le plus lu en Amérique au XVIIIesiècle. On l’admire comme œuvre littéraire pour « son style et ses sentiments » ; on s’y réfère souvent dans les débats qui agitent la jeune république à la recherche de guides et de modèles politiques, moraux ou pédagogiques. Le roman de Fénelon est également l’un des livres le plus souvent utilisés pour l’apprentissage du français. Une pratique que dénonce avec force Joseph Nancrède, le premier professeur régulier de français de l’Université Harvard. « À quoi sert de connaître son Télémaque », si, parce que « l’on n’a jamais vu cette phrase », ce mot ou cette tournure idiomatique dans le roman de Fénelon, on est incapable de lire un article de journal, de comprendre ce qu’on nous demande, et encore moins d’entamer une conversation ?
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".